¿Qué quieres aprender?

Especialista Programación Python. Devops y Bigdata - Telepresencial

Especialista Programación Python. Devops y Bigdata - Telepresencial

Cloud Formación TIC

Curso semipresencial

Madrid


1.480

Duración : 5 Meses

Este curso práctico y semipresencial centrado alrededor de Python, que es un lenguaje multiparadigma de propósito general que se puede usar como motor de búsqueda o desarrollo de juegos y aplicaciones, Devops y Big Data. Los pilares del curso són los fundamentos Python para proyectos de Data Science, el análisis de importantes volúmenes de información y la visualización de datos.

¿Quieres hablar con un asesor sobre este curso?

Sedes

Localización

Fecha inicio

Madrid

Requisitos

Conocimientos básicos de informática e internet

Temario completo de este curso

Temario

Formación Técnica

Entorno de Python y herramientas.

Instalación y configuración de Python.

  • Instalación de Python con el entorno Anaconda y PyCharm Community.
  • Explicación de los “Enviroments” de Python para personalizar instalaciones.
  • Concepto de módulos e instalación de nuevos módulos usando la consola de comandos.
  • Primeros conceptos de programación con Python usando consolas: Qt Console y Powershell Prompt.

Herramientas de desarrollo.

  • Uso de los entornos de desarrollo Spyder y PyCharm para crear programas de Python.
  • Fundamentos de programación: uso de variables y funciones.

Programación estructurada con Python.

  • Reglas de diseño del código.
  • Uso de bucles.
  • Uso de if-elif-else.

Estructuras de datos en Python.

  • Uso de tuplas, listas y diccionarios.
  • Sintaxis de manipulación de colecciones de datos.
Herramientas de computación de datos.

Uso de Jupyter Notebook y JupyterLab.

  • Creación de documentos con Jupyter Notebook.
  • Introducción a la generación de gráficos usando Pandas y Numpy.

Uso de RStudio.

  • Introducción a la computación estadística y generación de gráficos con la herramienta RStudio.

Uso de Glueviz.

  • Introducción a la visualización de datos multidimensionales.
  • Exploración de relaciones entre conjuntos de datos.

Uso de Orange.

  • Introducción a la minería de datos con la herramienta Orange.
  • Visualización y análisis de datos.
Bases de datos y automatización.

Uso de bases de datos relacionales.

  • Introducción al uso de base de datos relacionales con SQLite3.
  • Creación de tablas relacionales.
  • Operaciones DML: insert, update y delete.
  • Operaciones de consulta.

Uso de bases de datos no relacionales.

  • Instalación de MongoDB.
  • Creación y operaciones con documentos.

Uso de bases de datos no relacionales.

  • Instalación y configuración de Git.
  • Ejemplos de control de versiones al crear aplicaciones con PyCharm.

Formación Específica

Automatizaciones con Python
  • Interacción con el sistema operativo.
    Módulo “os”: gestión y operaciones con el sistema de ficheros.
    Módulo “subprocess”: supervisión y resultado de procesos.
    Módulo “Fabric”: tareas de administración de sistemas.
  • Control de versiones
    Uso del módulo “Gitapi” para control de versiones con Git.
  • Automatización de pruebas.
    “Pytest” para automatizar pruebas unitarias.
Ingeniería de datos con Python
  • Manejo de bases de datos relacionales.
    Consultas y operaciones usando SQLite para ejemplos.
    Optimización de consultas: índices y rediseño de columnas.
    Depuración de consultas con EXPLAIN QUERY.
  • Manejo de bases de datos no relacionales.
    Consultas y operaciones de documentos con MongoDB.
    Compresión del formato JSon.
  • Manejo de bases de datos de caché.
    Consultas y operaciones con Redis.
    Compresión del formato de diccionario.
  • Coordinación de bases de datos mediante procesos ETL.
    Extracción, transformación y carga de datos (ETL) entre diversas bases de datos.
    Patrones de diseño de Big Data en procesos ETL.
Iteroperatividad con Amazon Web Services (AWS)
  • Instalación, configuración y uso de Boto3.
  • Creación de objetos y depósitos.
  • Listas de control de acceso.
  • Creación de funciones AWS Lambda con Python.
Ver más